Wie erreicht man eine Bilderkennung mit einem künstlichen neuronalen Netzwerk?
Unter Bilderkennung versteht man die Technologie, die es Computern ermöglicht, Objekte, Szenen oder Merkmale in Bildern automatisch zu erkennen. Ein künstliches neuronales Netzwerk ist ein mathematisches Modell, das die Struktur und Funktion des biologischen Nervensystems nachahmt. Es besteht aus einer großen Anzahl einfacher, miteinander verbundener Verarbeitungseinheiten (Neuronen) und kann durch Lernen komplexe Merkmale und Gesetze aus Daten extrahieren.
Die grundlegenden Schritte eines künstlichen neuronalen Netzwerks zur Realisierung der Bilderkennung sind wie folgt:
1. Datenvorverarbeitung. Dieser Schritt besteht darin, die Originalbilddaten in ein Format umzuwandeln, das für die Eingabe in das neuronale Netzwerk geeignet ist, z. B. die Größe, Farbe, den Kontrast usw. des Bildes anzupassen und eine Datenerweiterung (Datenerweiterung) durchzuführen, also mehr zu generieren Bilder durch Drehen, Zuschneiden, Spiegeln usw. Trainingsbeispiele zur Verbesserung der Generalisierungsfähigkeit des Modells.
2. Merkmalsextraktion. In diesem Schritt wird das Convolutional Neural Network (CNN) verwendet, um automatisch nützliche Merkmale aus dem Bild zu extrahieren. Das Faltungs-Neuronale Netzwerk ist ein spezielles künstliches neuronales Netzwerk, das aus mehreren Faltungsschichten, Poolschichten und vollständig verbundenen Schichten besteht. Die Faltungsschicht verwendet eine Reihe lernbarer Filter (Filter), um eine lokale Wahrnehmung und Merkmalsextraktion für das Eingabebild durchzuführen, und die Pooling-Schicht führt ein Downsampling der Ausgabe der Faltungsschicht durch, um die Anzahl der Parameter und Berechnungen zu reduzieren. Die vollständig verbundene Schicht dient dazu Reduzieren Sie die Ausgabe der Pooling-Schicht und führen Sie Aufgaben wie Klassifizierung oder Regression aus.
3. Modellschulung. In diesem Schritt werden der Backpropagation-Algorithmus (Backpropagation) und der Optimierer (Optimierer) verwendet, um die Parameter im Faltungs-Neuronalen Netzwerk zu aktualisieren, damit das Modell das Ziel der Minimierung oder Maximierung unter der gegebenen Verlustfunktion (Verlustfunktion) erreichen kann. Die Verlustfunktion wird verwendet, um die Differenz zwischen dem Modellvorhersageergebnis und der tatsächlichen Bezeichnung zu messen. Zu den gängigen Verlustfunktionen gehören Kreuzentropie (Kreuzentropie), mittlerer quadratischer Fehler (mittlerer quadratischer Fehler) usw. Der Optimierer wird zum Anpassen der Parameteraktualisierung verwendet Rate und gängige Optimierer umfassen stochastischen Gradientenabstieg, Adam, RMSprop usw.
4. Modellbewertung. In diesem Schritt wird der Testsatz (Testsatz) oder der Validierungssatz (Validierungssatz) verwendet, um die Leistung des Modells anhand unsichtbarer Daten zu bewerten und festzustellen, ob das Modell Probleme wie Überanpassung oder Unteranpassung aufweist. Zu den gängigen Bewertungsindikatoren gehören Genauigkeit, Präzision, Rückruf, F1-Score, Verwirrungsmatrix usw.
5. Musteranwendung. Dieser Schritt besteht darin, das trainierte Modell für tatsächliche Anwendungsszenarien wie Gesichtserkennung , Nummernschilderkennung, medizinische Bildanalyse usw. bereitzustellen und das Modell basierend auf Feedbackinformationen zu aktualisieren und zu optimieren.